基于压缩感知的旋转式基阵DOA估计

提出旋转基阵方法,达到增加虚拟阵元的效果,再利用压缩感知理论进行阵列信号方位估计(DOA)。此方法可降低阵列流形矩阵相关性,提高多信号恢复算法成功率,且具有高分辨率。信源个数大于阵元个数时,该方法仍能成功对各信源方向进行估计。     

MUSIC与MNM在均匀圆阵的方位估计性能比较

圆阵作为具有360o全向方位角搜索能力的阵型,可以同时对信源方位角和俯仰角进行分辨,因此,采用圆形基阵的系统有更广的空间搜索能力。多重信号分类法（MUSIC）和最小模算法（MNM）同属于子空间分解类算法,具有不受阵型限制的优点。就二者在均匀圆阵（UCA）方位估计性能上进行了比较研究,结果表明：随着信噪比或阵元数的增加,MUSIC性能均要优于MNM。     

单矢量水听器二维DOA估计算法

为了减小传统声压阵的布阵规模,提高传统声压阵的测量精度,利用矢量水听器的阵列流形特性,使用阵列信号处理的原理进行二维DOA估计。将单个矢量水听器理解成一个声压水听器和三个振速水听器组成的阵列,在无需知道信号先验知识的条件下,分别采用MUSIC算法和ESPRIT算法对多个不相关的单频窄带信号的二维DOA进行了估计。仿真结果表明:在高信噪比情况下,两种算法的精度都很高,优于5阵元的声压平行线阵。利用单矢量水听器能够对信号的二维到达角进行有效估计,远小于传统声压阵的布阵规模。     

矢量水听器阵时频MUSIC算法研究

时频MUSIC算法利用信号的时频分布构造空间时频分布矩阵,并用该矩阵代替传统的相关矩阵进行DOA估计,可以有效抑制噪声和干扰,提高算法的稳健性。时频子空间算法突破了传统子空间算法中阵元数对估计信号个数的限制,时频点包含了信号的时频空三维信息,通过时频点的选择可直接确定信号的频率从而确定阵列流型矩阵。对于宽带信号,在进行方位估计时避免了频域搜索,减少了运算量。将时频MUSIC算法应用于二维矢量水听器垂直线阵中,充分利用矢量水听器的标、矢量信息和信号的时、频信息进行宽带信号的二维波达方位估计。仿真研究验证了算法的有效性。     

噪声方差匹配高分辨方位估计算法研究

与常用的基于信号空间分解的MUSIC算法相比,本文所用的噪声方差匹配波达方向(DOA,Direction of Arrival)估计算法具有更高的分辨率和较低的旁瓣,且能分辨强目标附近的弱目标信号.     

双目标相干源窄带信号波达方向估计算法

利用水下目标发出的窄带信号,能够实现目标方向的精确估计。针对均匀线列阵接收水下目标窄带信号的特点,提出一种相干源波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的快速算法。通过精确估计目标信号对应的空间频率,直接计算出单目标或双目标信号的波达方向。对该算法进行了理论推导,通过仿真对算法进行验证,并对影响DOA估计精度的因素进行了分析。仿真结果表明,该算法具有较高的估计精度,不受信号时间长度的影响,算法计算量小,便于实时处理,具有较好的工程应用前景。     

一种适用于低信噪比条件的DOA估计方法

波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计技术是信号处理中一个非常活跃的研究领域。但是无论传统的波束形成技术还是现代谱估计技术均适应于高信噪比的环境,当信噪比较低时,这些方法的波达方向（DOA）估计性能急剧下降。根据信号在时间上的强相关性和噪声在时间的弱相关性,提出了一种协方差矩阵的重构方法,该方法能够明显地提高协方差矩阵的信噪比。将新的协方差矩阵应用到最小方差无畸变响应（Minimum Variance Distortionless Re-sponse,MVDR）算法进行DOA估计,改善了传统MVDR算法在低信噪比条件下的DOA估计性能。计算机仿真和定向实验均表明在信噪比较低的环境中可以进行高精度的DOA估计。     

基于波束域MUSIC方法的高分辨方位估计

现代声纳系统普遍采用水听器基阵和一定的信号处理来提高对目标的检测和定位能力，而基阵的波束形成则在其中起着核心作用。文中研究了窄带波束域高分辨方位估计技术，分析了波束域MUSIC方位估计的构造过程和具体实现方法。仿真计算表明，基于波束域MUSIC的方位估计算法是一种分辨空间小角域内多个目标的有效方法。     

利用时空平均法改善DOA估计性能

在信号子空间类DOA估计算法中 ,自相关矩阵估计的优劣决定了DOA估计的性能 ,但是常规自相关矩阵估计方法是对阵列输出信号做时间平均。然而对于均匀线列阵这一特殊阵型 ,其阵列输出自相关矩阵的具有To eplitz结构。根据均匀线列阵信号的时空平稳特性 ,本文提出一种时空平均的方法来改善自相关矩阵的估计质量 ,即对阵列的自相关矩阵做时间和空间两次平均 ,从而提高了DOA估计的性参 ;仿真结果表明 :在低信噪比或低快拍数的条件下能够明显提高DOA估计性能     

低信噪比下重构协方差矩阵的高分辨MUSIC算法

在满足对称分布的海洋噪声场中,为提高低信噪比条件下目标方位估计性能,提出一种重构信号协方差矩阵的MUSIC算法。利用数据协方差矩阵虚部与对称噪声无关的性质,根据协方差矩阵虚部和虚部MUSIC算法的预估角重构出信号协方差矩阵,在此基础上实现MUSIC算法。仿真结果表明,所提算法相比常规MUSIC算法能有效降低对称噪声的影响,提高方位估计性能,并避免双边谱的出现,有更高的分辨率和更低的分辨门限。还研究了协方差矩阵的Toeplitz修正处理对于MUSIC类算法的改善作用。仿真表明,Toeplitz修正处理能显著提高MUSIC类算法的分辨性能。     

矢量线阵MUSIC算法抗空间混叠性能研究

利用矢量线阵可以提高对目标参数估计的性能,探讨了矢量线阵MUSIC算法的抗左右舷模糊性能和抗空间混叠性能。理论研究和外场试验结果表明,矢量线阵消除了声压线阵MUSIC方位谱的左右舷模糊,在阵元个数保持不变的条件下,空间降采样时,矢量线阵MUSIC空间谱不仅提高了方位估计的精度,而且能够抗空间混叠,在相同的条件下．矢量线阵MUSIC空间谱的抗空间混叠性能明显优于矢量阵常规波束形成方法。     

Three-dimensional antennas array for the estimation of direction of arrival

Direction of arrival (DOA) estimation of multiple sources using an antenna array becomes very important in wireless communications. It is well known that the quality of the DOA estimation depends on the selected technique and algorithm but it also depends on the geometrical configuration of the antenna array used during the estimation. The authors study the influence of the antenna array configurations on the Cramer?Rao bounds (CRB) of the 2D DOA estimation problem as well as on the performance of the well known MUSIC algorithm. For this we consider the most known planar arrays and we propose a 2-L shaped 3D antennas array. It appears that this 3D antennas array outperforms the other configurations as well as that already proposed in Tayem and Kwon (2005), in terms of both the CRB and the MUSIC root mean square estimation error and also removes ambiguities from the estimation MUSIC pseudo spectrum.     

基于L型线阵的二维分布源参数估计方法

针对二维分布源信号波达方向估计问题,提出了一个新的二维分布源模型及其参数估计方法。将基于角度信号密度函数的一维相干分布源模型扩展至二维,推导了二维分布源的广义阵列方向向量。在L型线阵下,利用广义MUSIC算法,首先估计出俯仰角及其扩散参数,然后利用估计出来的俯仰角及扩散参数对方位角及扩散参数进行估计。仿真实验表明,所提出的二维相干分布源参数估计算法具有良好的定向精度。     

基于L型稀疏阵列的二维波达方向估计

针对传统的二维波达方向估计方法估计的信源数少、计算复杂度大的问题,提出了一种基于L型稀疏阵列的二维波达方向估计方法,利用安放在L型阵列上的互偶阵列来形成虚拟阵列,从而增加阵列自由度;通过将虚拟阵列分成若干个等间隔稀疏子阵列来压缩角度搜索区间,从而降低计算复杂度;通过MUSIC搜索得到谱峰,并利用最大似然准则筛选和匹配入射信号的俯仰角和方位角。该方法使可估计的信源数超过实际的物理阵元数,不仅提高估计精度且大大降低了计算复杂度。MATLAB仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于空间平滑的多波束测深声呐相干分布源方位估计

在多波束测深声呐的工作环境中,若海底反向散射信号不满足点源假设,方位估计精度将严重下降,而基于分布源模型的方位估计算法可以适应这种环境。目前,大多数分布源算法要求分布源之间不相干,有人提出采用Toeplitz方法估计相干分布源,但该方法精度不高并且忽略了角度扩展参数。为解决多波束测深声呐相干分布源的方位估计问题,提出了基于空间平滑的广义MUSIC方法,公式推导证明了算法的有效性,通过计算机仿真给出算法方位估计的精度以及不同信噪比条件下的性能,最后采用多波束测深系统的实验数据对算法进行了验证。     

基于空间平滑处理的稳健宽带高分辨方位估计算法

实际系统中阵列误差导致的模型失配问题一直是高分辨方位估计技术走向实用化的一个瓶颈。相对于窄带信号,宽带信号阵列模型误差更加复杂和多样,通过建立宽带阵列信号误差模型,得出了基于空间平滑的稳健的宽带高分辨算法是一种抑制阵列误差的有效方法的结论,这种基于空间平滑的宽带高分辨算法,通过空间平滑后对各频率处不同子阵的互谱密度矩阵求和,一定程度上减弱了阵列误差的影响,具有较高的稳健性。本文结合消声水池试验,分析并验证了其效果。     

矢量水听器阵列自适应子空间跟踪算法

矢量水听器能同时共点获得声场中声压和振速,与其他水听器相比,能获得更多的信息量,具有很好的应用前景。矢量水听器阵列的MUSIC算法能实现360°无模糊方位估计,然而对于方位时变的目标源,该算法很难完成对上述目标源方位进行实时跟踪估计。鉴于此,将MALASE算法和MUSIC算法相结合,提出了一种矢量水听器阵列的自适应子空间跟踪算法。仿真结果表明,该算法既保留了MUSIC算法的性能,又实现了对目标源进行实时跟踪估计,且方位估计误差仅为0．4°左右。     

盲源分离用于DOA估计研究

方位估计是水下目标定位、跟踪的前提。提出了一种复数域奇异值分解盲源分离方法,估计出了阵列流形,并利用阵列流形表现出的相位关系完成了目标方位估计。通过仿真实验与MUSIC高分辨方位估计方法和相关文献的方法进行了对比,结果表明该方法能很好地实现目标方位的实时估计,且性能更佳。